• 제목/요약/키워드: Hessian

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Nelder-Mead 기법을 이용한 NSRPM의 매개변수 추청 연구 (Parameter Estimation of NSRPM using a Nelder-Mead Method)

  • 조현곤;김광섭;이재응
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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    • pp.710-710
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    • 2012
  • 구형펄스모형(Rectangular Pulse Model)에서 반영하지 못하는 강우의 군집특성을 잘 반영하는 NSRPM(Neyman-Scott Rectangular Pulse Model) 강우생성 모형은 수자원 분야에 널리 쓰이고 있다. 일반적으로 NSRPM의 5개의 매개변수를 추정하는 최적화기법으로 DFP(Davidon-Fletcher-Powell)과 유전자알고리즘(Genetic Algorithm)을 사용하고 있다. 그러나 DFP는 주어진 초기 값에 따라 민감하며 각 반복 단계마다 헤시안행렬(Hessian Matrix)을 계산하여야 하며 추정된 전체의 해가 국지해에 수렴 할 수 있는 단점이 있다. 유전자 알고리즘을 DFP와 다르게 헤시안 행렬을 사용하지 않고 최적화를 할 수 있다는 장점이 있으나 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 이러한 단점을 보완, 강화 하기위해서 최적화 기법으로 반복 단계마다 미분계산이 필요하지 않고 빠른 속도로 계산이 가능한 Nelder-Mead 알고리즘 이용하여 NSRPM매개변수를 추정하고 정확도를 비교하였다. 표 1은 각 기법을 이용하여 추정된 매개변수를 이용하여 생성한 강우의 통계특성과 관측된 통계특성의 상대오차를 나타낸 것이다. 괄호 안 숫자는 중첩되지 않는 누적시간을 나타낸다. 상대오차는 다음과 같다(식 1). 분석결과 Nelder-Mead 기법이 1시간의 평균, 공분산과 6시간 분산 등 전체적으로 GA, DFP보다 높은 정확도를 보였다.

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불연속구조물의 배치최적설계를 위한 이점역이차근사법의 개발 (A Development of Two-Point Reciprocal Quadratic Approximation Mehtod for Configuration Optimization of Discrete Structures)

  • 박영선;임재문;양철호;박경진
    • 대한기계학회논문집A
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    • 제20권12호
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    • pp.3804-3821
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    • 1996
  • The configuration optimization is a structural optimization method which includes the coordinates of a structure as well as the sectional properties in the design variable set. Effective reduction of the weight of discrete structures can be obrained by changing the geometry while satisfying stress, Ei;er bickling, displacement, and frequency constraints, etc. However, the nonlinearity due to the configuration variables may cause the difficulties of the convergence and expensive computational cost. An efficient approximation method for the configuration optimization has been developed to overcome the difficulties. The method approximates the constraint functions based onthe second-order Taylor series expansion with reciprocal design variables. The Hessian matrix is approzimated from the information on previous design points. The developed algotithms are coded and the examples are solved.

ON SOME L1-FINITE TYPE (HYPER)SURFACES IN ℝn+1

  • Kashani, Seyed Mohammad Bagher
    • 대한수학회보
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    • 제46권1호
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    • pp.35-43
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    • 2009
  • We say that an isometric immersed hypersurface x : $M^n\;{\rightarrow}\;{\mathbb{R}}^{n+1}$ is of $L_k$-finite type ($L_k$-f.t.) if $x\;=\;{\sum}^p_{i=0}x_i$ for some positive integer p < $\infty$, $x_i$ : $M{\rightarrow}{\mathbb{R}}^{n+1}$ is smooth and $L_kx_i={\lambda}_ix_i$, ${\lambda}_i\;{\in}\;{\mathbb{R}}$, $0{\leq}i{\leq}p$, $L_kf=trP_k\;{\circ}\;{\nabla}^2f$ for $f\;{\in}\'C^{\infty}(M)$, where $P_k$ is the kth Newton transformation, ${\nabla}^2f$ is the Hessian of f, $L_kx\;=\;(L_kx^1,\;{\ldots},\;L_kx^{n+1})$, $x=(x^1,\;{\ldots},\;x^{n+1})$. In this article we study the following(hyper)surfaces in ${\mathbb{R}}^{n+1}$ from the view point of $L_1$-finiteness type: totally umbilic ones, generalized cylinders $S^m(r){\times}{\mathbb{R}}^{n-m}$, ruled surfaces in ${\mathbb{R}}^{n+1}$ and some revolution surfaces in ${\mathbb{R}}^3$.

차량용 가스스프링의 최적설계에 관한 연구 (A Study on the Optimal Design of Automotive Gas Spring)

  • 이춘태
    • 드라이브 ㆍ 컨트롤
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    • 제14권4호
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    • pp.45-50
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    • 2017
  • The gas spring is a hydropneumatic adjusting element, consisting of a pressure tube, a piston rod, a piston and a connection fitting. The gas spring is filled with compressed nitrogen within the cylinder. The filling pressure acts on both sides of the piston and because of area difference it produces an extension force. Therefore, a gas spring is similar in function compare to mechanical coil spring. Conversely, optimization is a process of finding the best set of parameters to reach a goal while not violating certain constraints. The AMESim software provides NLPQL (Nonlinear Programming by Quadratic Lagrangian) and GA (genetic algorithm) for optimization. The NLPQL method builds a quadratic approximation to the Lagrange function and linear approximations to all output constraints at each iteration, starting with the identity matrix for the Hessian of the Lagrangian, and gradually updating it using the BFGS method. On each iteration, a quadratic programming problem is solved to find an improved design until the final convergence to the optimum design. In this study, we conducted optimization design of the gas spring reaction force with NLPQL.

오차항이 AR(1)을 따르는 Box-Cox 변환 회귀모형에서 모형 식별을 위한 검정 (Test of Model Specification in Box-Cox Transformed Regression Model with AR(1) Errors)

  • 전수영;윤석진;황선영;송석헌
    • 응용통계연구
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    • 제21권2호
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    • pp.327-340
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    • 2008
  • 본 연구에서는 오차항이 AR(1)을 따르는 회귀모형에서 올바른 추론을 도출하고자 모형식별의 문제를 다루었다. 이를 위해 Box-Cox 변환된 회귀모형을 고려하여 (i) Box-Cox 변환모형과 AR(1) 오차에 대한 동시 검정, (ii) AR(1) 오차가 존재하는 모형에서의 Box-Cox 변환모형에 대한 검정 그리고 (iii) 모형이 Box-Cox 변환되어 있을 때 오차가 AR(1) 과정을 따르는지에 대한 LM 검정통계량을 유도하였다. 특히 LM 검정방법에서 여러개의 모수가 비선형관계를 형성하고있어 정보행렬의 추정은 계산상 매우 어렵다. 따라서 정보행렬의 원소에 대한 기대값을 구함에 있어 Taylor전개를 이용하여 정보행렬을 구하고 이에 기반을 둔 LM 검정통계량($LM_E$)를 제안하고 모의실험결과 $LM_E$가 기존의 헤시안행렬에 기반을 둔 LM 검정통계량($LM_H$)에 비하여 유의수준을 잘 유지하고 있는 것으로 나타났다.

Moisture-dependent Physical Properties of Detarium microcarpum Seeds

  • Aviara, Ndubisi A.;Onaji, Mary E.;Lawal, Abubakar A.
    • Journal of Biosystems Engineering
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    • 제40권3호
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    • pp.212-223
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    • 2015
  • Purpose: Physical properties of Detarium microcarpum seeds were investigated as a function of moisture content to explore the possibility of developing bulk handling and processing equipment. Methods: Seed size, surface area, and 1,000-seed weight were determined by measuring the three principal axes, measuring area on a graph paper, and counting and weighing seeds. Particle and bulk densities were determined using liquid displacement and weight in a measuring cylinder, respectively. Porosity was computed from particle and bulk densities. Roundness and sphericity were measured using shadowgraphs. Angle of repose and static and kinetic coefficients of friction were determined using the vertical cylindrical pipe method, an inclined plane, and a kinetic coefficient of friction apparatus. Results: In the moisture range of 8.2%-28.5% (db), the major, intermediate, and the minor axes increased from 2.95 to 3.21 cm, 1.85 to 2.61 cm, and 0.40 to 1.21 cm, respectively. Surface area, 1,000-seed weight, particle density, porosity, and angle of repose increased from 354.62 to $433.19cm^2$, 3.184 to 3.737 kg, 1060 to $1316kg/m^3$, and 30.0% to 53.1%, respectively, whereas bulk density decreased from 647.6 to $617.2kg/m^3$. Angle of repose increased from $13.9^{\circ}$ to $28.4^{\circ}$. Static and kinetic coefficients of friction varied between 0.096 and 0.638 on different structural surfaces. Conclusions: Arithmetic mean, geometric mean, and equivalent sphere effective diameters determined at the same moisture level were significantly different from each other, with the arithmetic mean diameter being greatest. Surface area, 1,000-seed weight, particle density, porosity, and angle of repose all increased linearly with moisture content. Bulk density decreased linearly with moisture content. The coefficients of friction had linear relationships with moisture content. The highest values of static and kinetic coefficients of friction were observed on galvanized steel and hessian fabric, respectively, whereas the lowest values were observed on fiberglass.

고속 이진화 영상처리를 이용한 관심영역 추출 알고리즘 (Algorithm for Extract Region of Interest Using Fast Binary Image Processing)

  • 조영복;우성희
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제22권4호
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    • pp.634-640
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    • 2018
  • 본 논문에서는 방사선 영상을 기반으로 관심 영역의 자동 추출 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 입력 영상에서 병변부위를 검출하기 위해 세그먼테이션, 특징 추출 및 참조 이미지 매칭을 이용한다. 추출된 영역은 참조 DB에서 일치하는 병변 이미지를 검색하고, 일치된 결과는 칼만 필터 기반의 적합성 피드백을 이용해 병변을 자동 추출한다. 제안 알고리즘은 왼손 x-ray 입력 영상을 기반으로 성장판을 추출하기 위해 왼손 이미지의 윤곽선을 추출하고, 이것은 다중 스케일 해시안 행렬 기반의 세션화를 이용해 후보 영역을 생성 한다. 그 결과, 제안 알고리즘은 관심영역 분할 단계에서는 0.02초로 빠른 분할이 가능하였고, 분할 영상을 기준으로 ROI 추출시 평균 0.53, 강화 단계에서는 0.49초로 매우 정확한 이미지 분할이 가능한 것을 실험을 통해 알 수 있었다.

미분가능 신경망을 이용한 옵션 가격결정 (Option Pricing using Differentiable Neural Networks)

  • 지상문
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제25권4호
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    • pp.501-507
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    • 2021
  • 신경망은 미분가능한 활성화 함수를 사용하는 경우에는 입력변수에 대하여 미분가능하다. 본 연구에서는 신경망의 근사 능력을 향상시키기 위하여 신경망의 그래디언트와 헤시안이 블랙-숄즈 미분방정식을 만족하도록 한다. 본 논문은 확률 미분방정식과 블랙-숄즈 편미분 방정식이 옵션 가격과 기초자산의 미분관계를 표현하는 옵션 가격결정에 제안한 방법을 사용한다. 이는 옵션 가격의 일차와 이차미분은 금융공학에서 중요한 역할을 하므로 미분 값을 쉽게 얻을 수 있는 제안한 방법을 적용할 수 있기 때문이다. 제안한 신경망은 (1) 확률 미분방정식이 생성하는 옵션가격의 샘플 경로와 (2) 각 시간과 기초자산 가격에서 블랙-숄즈 방정식을 만족하도록 학습한다. 실험을 통하여 제안한 방법이 옵션가격과 일차와 이차 미분 값을 정확히 예측함을 보인다.

SURF 기법을 활용한 위성 SAR 다중해상도 영상의 정합 및 기하보정 (Matching and Geometric Correction of Multi-Resolution Satellite SAR Images Using SURF Technique)

  • 김아름;송정환;강서리;이우경
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제30권4호
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    • pp.431-444
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    • 2014
  • 위성 SAR 영상의 활용이 증가하면서 영상의 해석 및 융합을 위한 정밀 기하보정에 대한 필요성이 높아지고 있다. 특히 광역감시 목적으로 활용되기 위해 서로 다른 해상도를 갖는 SAR 영상간 정보융합도 활발해지고 있다. 일반적으로 SAR 영상의 기하보정은 위성의 궤도 및 자세정보를 활용하여 수행할 수 있지만 SAR 센서의 궤도 및 시스템 오차, 대상지형 특성에 의한 왜곡으로 인해 추가적인 보정이 필요하게 된다. SAR 영상을 통한 변화탐지나 타 영상과의 융합에 적용하기 위해서는 기하 오차 보정이 반드시 선행되어야 한다. 이를 위해 다수의 지상 기준점을 선정하고 이를 포함하는 기준 영상과 비교하여 원본 영상에서 대응점을 찾는 방식으로 정밀 기하보정을 수행할 수 있다. Speeded Up Robust Feature (SURF) 기법은 쉽고 빠르게 영상의 기준점을 찾을 수 있지만 상대적으로 해상도가 낮고 스펙클 잡음에 영향을 받는 SAR 영상에서는 활용하기가 어렵다고 알려져 있다. 본 논문에서는 SURF 기법을 위성 SAR 영상에 적용할 때 발생할 수 있는 오차를 추출하고 영상 특성에 따른 성능 변화를 분석하였다. SURF 알고리즘의 적용이 가능한 입력 변수의 적정 범위를 제시하고 그에 따른 영상 정합의 오차를 분석하여 중저해상도의 위성 SAR 영상에 대해서도 SURF 기법을 통한 기하 보정 및 영상 정합이 적용될 수 있음을 검증하였다.